PyTorch分布式训练基础：DDP与FSDP对比

PyTorch分布式训练基础

PyTorch提供分布式训练方案。

DDP基本使用

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

# 初始化
dist.init_process_group(backend='nccl')

# 包装模型
model = DDP(model)
​

FSDP完全分片

from torch.distributed.fsdp import FullyShardedDataParallel as FSDP

model = FSDP(model, sharding_strategy=ShardingStrategy.FULL_SHARD)
​

性能对比

DDP: 内存占用高，速度快
FSDP: 内存占用低，速度略慢

最佳实践

1. 根据模型大小选择方案
2. 使用混合精度训练
3. 梯度累积减少通信
4. 启用CUDA优化

PyTorch分布式训练加速大模型训练。